ACS Catalysis, 2026, 16, 10398–10410 [IF=13.1]
Ripening of Rh Nanoparticle Catalysts in Reverse Water-Gas Shift via a Data-Driven Model Combining Physics, Theory, and Experiment ↗
데이터 기반 혼합모델로 원자 수준 계산과 실험 관측을 연결해 Rh 촉매의 입자 성장을 분석했습니다.
동국대학교 · 화공생물공학과
계산화학·재료
연구실.
Computational Chemistry and Materials Lab
제일원리 계산과 머신러닝으로 원자구조를 탐색하고, 구조의 변화가 소재의 반응성과 기능을 결정하는 원리를 연구합니다.
지도교수 이용혁
총 인용 수
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연구실 소개
원자구조의 이해에서
소재의 기능 설계까지.
소재의 기능은 원자구조와 그 구조가 작동 환경에서 변화하는 방식에 의해 결정됩니다. CCML은 원자간 상호작용을 학습하고 가능한 구조를 탐색하며, 제일원리 계산과 연계해 구조–물성 관계를 분석합니다.
연구는 동적 표면과 계면, 촉매의 활성과 안정성, 전자·스핀·이온 수송 및 광학 응답을 포괄합니다. 이를 통해 원자 수준의 메커니즘을 소재의 설계 원리로 연결하고자 합니다.
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연구 분야
원자구조 탐색에서 반응성과 기능의 예측까지, 계산과 머신러닝으로 연결되는 네 가지 연구 방향입니다.
원자간 상호작용을 학습하고 능동학습으로 원자구조를 탐색합니다.
01
머신러닝 원자 시뮬레이션
Machine-Learning Atomistic Simulation
능동학습을 통한 원자구조 탐색
표면 재구성과 고체–액체 계면의 물 반응을 연구합니다.
02
동적 표면과 계면
Dynamic Surfaces & Interfaces
작동 환경에서의 표면과 계면 탐색
반응 메커니즘과 데이터 기반 모델로 촉매 활성과 열화를 분석합니다.
03
촉매 활성과 안정성
Catalytic Activity & Stability
촉매 활성과 열화의 통합적 이해
원자구조와 표면 산화 제어를 광학 응답과 수소 발생에 연결합니다.
04
기능성 소재 설계
Functional Materials Design
구조–물성 관계에 기반한 소재 설계
대표 연구
주요 논문
Angewandte Chemie International Edition, 2025, 64, e202501017 [IF=16.1]
Machine-Learning-Driven Exploration of Surface Reconstructions of Reduced Rutile TiO₂ ↗
머신러닝 기반 구조 탐색으로 환원된 루타일 TiO₂ 표면의 재구성 구조를 조사했습니다.
Journal of the American Chemical Society, 2025, 147, 7799–7808 [IF=14.5]
Machine-Learning-Accelerated Surface Exploration of Reconstructed BiVO₄(010) and Characterization of Their Aqueous Interfaces ↗
머신러닝으로 BiVO₄ 표면 재구성을 탐색하고 물과 접촉한 계면의 반응을 분석했습니다.
Energy & Environmental Science, 2025, 18, 1214–1231 [IF=32.4]
Unravelling the Mechanistic Complexity of the Oxygen Evolution Reaction and Ir Dissolution in Highly Dimensional Amorphous Hydrous Iridium Oxides ↗
수화된 비정질 Ir 산화물의 원자구조를 바탕으로 산소 발생 반응과 Ir 용출을 함께 분석했습니다.
연구 참여
학부연구생 및
대학원 진학 안내
대학원 진학에 관심 있는 학생을 환영합니다. 코딩·계산화학 경험이 없어도 문의하실 수 있습니다.